服务提供商如何把握边缘AI增长机遇
AI应用正呈指数级增长。边缘AI技术可在网络边缘实时处理AI任务，对于提供企业在AI时代保持竞争力所需的响应速度和准确性至关重要。作为众多AI应用的主要连接入口，服务提供商有望赢得边缘AI市场份额并实现更高的投资回报，前提是从现在开始构建、优化和保护边缘AI基础设施。
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机遇
企业在边缘AI领域的支出将从2024年的550亿美元增至2030年的1,570亿美元*
边缘AI对于实现快速、本地化的AI响应至关重要。从自动驾驶汽车、定向广告，到采用交通管理和视频监控的智慧城市，边缘AI将为AI应用带来大量机遇。服务提供商具备有利条件，有望成为这一快速发展领域的重要参与者。
限制
对于许多AI应用而言，基于云的AI并不实用
云端会产生高昂的回传成本，且无法支持实时的关键任务型AI应用。自动驾驶汽车和视频监控等许多AI应用需要近实时数据才能有效运行。此外，将专有数据暴露在云端也令人担忧。个人信息或专有知识产权一旦泄露，后果不堪设想。因此，在设计边缘AI架构时，必须将安全性置于首要位置。
变现
服务提供商具备将边缘AI机遇转化为收益的有利条件
服务提供商网络是AI设备接入网络的第一站。这意味着，如果服务提供商能够提供支持客户所需的基础设施，就非常适合作为利用边缘AI资源的关键接入点。能够基于边缘AI技术提供应用服务（AS）的服务提供商，将可通过向使用AI设备的客户交付关键服务实现商业变现。
投资
网络边缘AI基础设施支出将从2024年的不足1亿美元增至2030年的逾40亿美元*
边缘AI投资正在快速增长，预计到2030年，网络边缘AI年度支出将增至40亿美元以上。为有效支持客户的AI应用，并通过OTT服务获得可观的AI相关收入，服务提供商必须从现在开始投资边缘AI基础设施。
收入
AI应用预计将在2030年创造超过25亿美元的收入，高于2024年的6亿美元*
服务提供商有望每年通过AI应用获得超过25亿美元的收入。当前的AI架构尚未利用边缘AI基础设施，但企业愿意采用边缘AI解决方案，而且在许多情况下必须采用此类解决方案，以优化其AI应用。服务提供商需要构建边缘AI基础设施并将其提供给客户，从而满足企业对边缘AI能力的需求。这将显著提高边缘AI资源的利用率。
优化
到2030年，50%的网联汽车AI工作负载将在网络边缘运行，高于2020年的2%*
边缘AI正在推动交通运输行业转型。网联汽车驾驶辅助是边缘AI工作负载的重要用例之一。低延迟和本地推理对AI应用取得成功至关重要，有助于预防事故并优化驾驶模式。预计在整个预测期内，交通运输行业将贡献超过60%的网络边缘收入。
创新
到2030年，智慧城市将在网络边缘运行54%的AI工作负载，而2020年这一比例为0%*
智慧城市利用实时交通监控、视频监控和资源管理来优化基础设施和安全保障。到2030年，智慧城市54%的AI工作负载将在网络边缘运行，不再依赖设备端和本地处理。更低的延迟和本地化信息将有助于提升智慧城市高效、安全运营的能力。
*来源：STL Partners，《边缘AI市场预测：计算机视觉引领发展》，2025年